💻Уроки по HTML5 для начинающих
HTML — самая важная основа и по сути скелет для всех вебсайтов. Изучение языка разметки является первым шагом на пути к становлению веб-разработчиком.
1. Введение в HTML
[2:28]
2. Отображение файла в интернете
[4:55]
3. Какие языки учить? Как создать веб сайт?
[15:01]
4. Как создать комментарии
[2:57]
5. Теги для работы с текстом
[10:21]
6. Теги для текста (продолжение + выводы)
[14:48]
7. Как создать списки в HTML
[9:06]
Перейти к плейлисту
#видео#html
Пока весь мир ждет доступа к новой модели со зрением GPT-4V(ision), опенсорс команда (пара азитов со степенью PhD из американских вузов) уже выпустили свой аналог и бесплатную версию #LLaVA (Large Language and Vision Assistant), которая выдает результат (не) хуже GPT4V и может работать локально.
Вот такая скорость развития и конкуренции в этом новом #AI рынке.
🧠LLava - вебсайт
📄WhitePaper
🧬Github code
🔋Demo для потестить на своих дикпиках
🦒Colab (для запуска у себя на серваке)
#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer
MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably.
https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm